感谢网友分享，暂时只对VIP会员开放！
九天菜菜-数据分析实战
课程内容：
1_01-数据分析思维是什么.mp4
2_02-拥有数据分析的具体表现.mp4
3_03-如何培养自己的数据思维.mp4
4_04-数字、数据、数据分析.mp4
5_05-数据分析在企业中的地位.mp4
6_06-数据分析师的日常工作.mp4
7_07-数据分析的价值及必备能力.mp4
8_08-Excel2016的安装教程.mp4
9_09-Tableau安装教程.mp4
10_10-MySQL的安装教程.mp4
11_11-Python的安装教程.mp4
12_12-数据分析师为什么需要Excel.mp4
13_13-重新认识Excel.mp4
14_14.1-Excel的基本操作_01.mp4
15_14.2-Excel的基本操作_02.mp4
16_14.3-Excel的基本操作_03.mp4
17_15.1-Excel的数据处理_01.mp4
18_15.2-Excel的数据处理_02.mp4
19_16-Excel的基本公式.mp4
20_17.1-Excel的常用函数_01.mp4
21_17.2-Excel的常用函数_02.mp4
22_17.3-Excel的常用函数_03.mp4
23_17.4-Excel的常用函数_04.mp4
24_18-查找引用函数：VLOOKUP-OFFSET-MATCH-INDEX.mp4
25_19.1-Excel可视化_饼图&折线图.mp4
26_19.2-Excel可视化_条形图&散点图.mp4
27_19.3-Excel可视化_气泡图&雷达图&组合图.mp4
28_19.4-Excel可视化_对称比较图&瀑布图.mp4
29_19.5-Excel可视化_漏斗图&增维分析&动态图表.mp4
30_19.6-Excel可视化_商业图表.mp4
31_20-数据透视表.mp4
32_21【实操】使用Excel制作数据分析监控日报.mp4
33_22.1-【案例】使用Excel进行零售分析_01.mp4
34_22.2-【案例】使用Excel进行零售分析_02.mp4
35_22.3-【案例】使用Excel进行零售分析_03.mp4
36_23.1【案例】使用Excel搭建RFM模型_01.mp4
37_23.2【案例】使用Excel搭建RFM模型_02.mp4
38_24-Tableau简介&工作区介绍.mp4
39_25-Tableau简单图形绘制.mp4
40_26-Tableau仪表板、故事的创建.mp4
41_27.1【案例】进行靠谱投资01_投资概况.mp4
42_27.2【案例】进行靠谱投资02_投资风向及回报分析.mp4
43_27.3【案例】进行靠谱投资03_评估投资回报&探索投资模式.mp4
44_28.1【案例】优秀电影的制作01.mp4
45_28.2【案例】优秀电影的制作02.mp4
46_28.3【案例】优秀电影的制作03.mp4
47_29.1【案例】畅想世界旅行_01.mp4
48_29.2【案例】畅想世界旅行_02.mp4
49_30-数据库简介.mp4
50_31-MySQL基础知识：数据类型.mp4
51_32-MySQL基础知识：约束条件.mp4
52_33-MySQL的数据写入：手工建表.mp4
53_34-MySQL的数据导入：批量导入数据.mp4
54_35.1-MySQL的数据查询功能_01.mp4
55_35.2-MySQL的数据查询功能_02.mp4
56_35.3-MySQL的数据查询功能_03.mp4
57_36-基于CASE-WHEN的常用查询.mp4
58_37-几种常见的嵌套查询（子查询）.mp4
59_38-开窗函数.mp4
60_39-单表查询练习：彩票数据核对.mp4
61_40-复杂的多表查询.mp4
62_41-多表查询练习：电商数据查询.mp4
63_42-数据库的增删改操作.mp4
64_43【加餐1】高效查询方法.mp4
65_44【加餐2】SQL进阶之路.mp4
66_【SQL带刷】1-基础语法回顾和总结.mp4
67_【SQL带刷】2-力扣7大题型精讲（上）.mp4
68_【SQL带刷】3-力扣7大题型精讲（下）.mp4
69_【SQL带刷】4-力扣进阶SQL查询精讲（上）.mp4
70_【SQL带刷】5-力扣进阶SQL查询精讲（下）.mp4
71_45-Python基础语法.mp4
72_46-Python常用数据类型.mp4
73_47-Python复合数据类型：列表、元组、字典、集合.mp4
74_48-Python中的控制流语句.mp4
75_49-Python中的函数.mp4
76_50-异常与错误.mp4
77_51-数据分析基础包Numpy.mp4
78_52-Pandas读取外部数据的基本方法.mp4
79_53-数据清洗：数据探索及数据处理.mp4
80_54-数据清洗：文本数据的常用处理方法.mp4
81_55-Python中的可视化图形绘制方法.mp4
82_56【案例1】欧洲人口结构探索性分析.mp4
83_57【案例2】熟食电商高价值用户挖掘.mp4
84_58.1【案例3】QQ群聊天记录描述性分析.mp4
85_58.2【案例3】QQ群聊天内容词云图.mp4
86_PART1-数据分析师为什么要懂算法.mp4
87_PART2-初识机器学习算法库Scikit-Learn.mp4
88_PART3.1-sklearn建模流程及KNN算法原理.mp4
89_PART3.2-使用sklearn实现KNN算法建模.mp4
90_PART3.3-KNN算法调优：选取最优的K值.mp4
91_PART3.4-KNN中距离的相关讨论：常用距离衡量方式、数据归一化.mp4
92_PART3.5-数据处理的先后顺序及KNN算法优缺点.mp4
93_PART4.1-无监督聚类算法及其应用场景.mp4
94_PART4.2-Kmeans基本原理与sklearn实现.mp4
95_PART4.3-KMeans聚类算法重要参数详解.mp4
96_PART4.4-聚类算法的评估指标：簇内平方和&轮廓系数.mp4
97_PART4.5-对比RFM分组效果与聚类效果.mp4
98_PART4.6-使用极坐标图绘制不同分组的分布情况.mp4
99_PART4.7-使用python对原数据集进行清洗并建模.mp4
100_PART4.8-聚类算法在实际应用的注意事项.mp4
101_PART4.9-使用聚类算法进行图像压缩_代码讲解.mp4
102_PART4.10-使用聚类算法进行异常检测_代码讲解.mp4
103_PART5.1-决策树是如何工作的.mp4
104_PART5.2-CART分类树的建模流程.mp4
105_PART5.3-使用sklearn实现决策树建模.mp4
106_PART5.4-CART分类树的参数详解.mp4
107_PART5.5-实例：泰坦尼克号幸存者的预测.mp4
108_PART6.1-学习曲线&交叉验证.mp4
109_PART6.2-sklearn中的网